K8S | Config應(yīng)用配置
一、背景
在自動化流程中，對于一個應(yīng)用來說，從開發(fā)階段的配置管理，到制作容器鏡像，再到最后通過K8S集群發(fā)布為服務(wù)，整個過程涉及到的配置非常多；
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應(yīng)用環(huán)境：通常是指代碼層面的依賴配置，以常用的Nacos來說，通常會涉及框架、組件、自定義等幾個層面的配置管理；
運(yùn)行環(huán)境：以微服務(wù)架構(gòu)來說，實際環(huán)境中需要管理多個應(yīng)用的服務(wù)發(fā)布，在整個過程中必然會存在很多配置的管理，比如應(yīng)用的資源分配、不同環(huán)境交互時的身份認(rèn)證、敏感信息的安全管理等；
不論是應(yīng)用還是運(yùn)行層面的配置，都會涉及到一個基本的邏輯：配置可以抽取出來單獨管理，在流程中直接引入該配置即可；
二、ConfigMap
ConfigMap用來將非機(jī)密性的數(shù)據(jù)保存到鍵值對中，Pod可以將其用作環(huán)境變量、命令行參數(shù)或者存儲卷中的配置文件，會將環(huán)境配置信息和容器鏡像解耦，便于應(yīng)用配置的修改；
1、創(chuàng)建
ConfigMap中data字段用來保存UTF-8字符串，binaryData用來保存二進(jìn)制數(shù)據(jù)作為base64編碼的字串；
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
name: app-config-map
namespace: default
data:
active: test
started: hello
program: world創(chuàng)建【ConfigMap】
kubectl apply -f app-config-map.yaml查看【ConfigMap】
kubectl get cm/app-config-map -o yamlK8S界面查看【ConfigMap】
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2、使用
用法一：使用「app-config-map」中的值來配置【Pod】，在env中定義多個環(huán)境變量，但是值從ConfigMap中讀取；
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: auto-client-one
spec:
containers:
- name: auto-client
image: auto-client:1.1.3
imagePullPolicy: Never
ports:
- containerPort: 8079
env:
- name: DATA_ACTIVE
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: app-config-map
key: active
- name: DATA_STARTED
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: app-config-map
key: started
- name: DATA_PROGRAM
valueFrom:
configMapKeyRef:
name: app-config-map
key: program創(chuàng)建【Pod】
kubectl create -f auto-client-one.yaml用法二：在【Pod】配置中，直接使用envFrom引入「app-config-map」，從而完成環(huán)境變量的設(shè)置；
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: auto-client-two
spec:
containers:
- name: auto-client
image: auto-client:1.1.3
imagePullPolicy: Never
ports:
- containerPort: 8079
envFrom:
- configMapRef:
name: app-config-map查看環(huán)境變量
# 1、執(zhí)行該命令
kubectl exec -it auto-client-one -- bash
# 2、輸入命令：env
env
# 3、打印的環(huán)境變量，只留下【app-config-map】配置的參數(shù)
DATA_ACTIVE=test
DATA_PROGRAM=world
DATA_STARTED=hello
# 4、查看【DATA_STARTED】的變量值
echo $DATA_STARTED在【auto-client:1.1.3】容器鏡像中，添加了一個輸出環(huán)境變量的定時任務(wù)，通過查看運(yùn)行日志，可以看到相關(guān)配置會被代碼正確讀取；
@Component
public class PrintEnvJob {
private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PrintEnvJob.class.getName()) ;
@Scheduled(fixedDelay = 60000)
public void systemData () {
Map<String,String> envMap = System.getenv();
for (Map.Entry<String, String> entry:envMap.entrySet()){
String key = entry.getKey();
String value = entry.getValue();
LOG.info("【key:{},value:{}】",key,value);
}
}
}【auto-client-one】日志輸出
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【auto-client-two】日志輸出
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注意事項
- ConfigMap在設(shè)計上不是用來保存大量數(shù)據(jù)的，因此保存的數(shù)據(jù)不可超過1MiB；
- ConfigMap并不提供保密或者加密功能，如果存儲的數(shù)據(jù)是機(jī)密的，可以使用Secret對象，或者使用其它方式確保數(shù)據(jù)的私密性；
- ConfigMap中可以通過將immutable字段設(shè)置為true創(chuàng)建不可變更的配置，如果要修改只能刪除后重建；
三、Secret
Secret是一種包含少量敏感信息例如密碼、令牌或密鑰的對象，這樣的信息可能會被放在Pod規(guī)約中或者鏡像中，使用Secret意味著不需要在應(yīng)用程序代碼中包含敏感數(shù)據(jù)；
1、創(chuàng)建
將【auto-client:1.1.3】鏡像推送到云端的docker私有倉庫里，并且刪除本地相關(guān)鏡像，測試下面的流程；
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這里以最常見的鏡像拉取場景來說，通常容器鏡像文件是放在私有的云端倉庫，K8S在訪問時需要提供身份證明，可以通過Secret配置來處理該場景；
kubectl create secret docker-registry 【secret名稱】 --docker-server=【倉庫地址】 --docker-username=【用戶名】 --docker-password=【密碼】 --namespace=【命名空間】 -o yaml > cloud-registry-secret.yaml2、使用
在上面配置了鏡像拉取的Secret對象，在Pod層面使用imagePullSecrets來引用該對象，當(dāng)從私有倉庫拉取容器鏡像時，節(jié)點上的kubelet能夠完成與鏡像倉庫的身份認(rèn)證；
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: auto-client-deployment
labels:
app: auto-client
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: auto-client
template:
metadata:
labels:
app: auto-client
spec:
imagePullSecrets:
- name: cloud-registry-secret
containers:
- name: auto-client
image: 【倉庫地址】/auto-client:1.1.3
imagePullPolicy: Always
ports:
- containerPort: 8079注意事項
- 默認(rèn)情況下Secret未加密地存儲在etcd中，任何擁有權(quán)限的用戶都可以檢索或修改Secret信息；
- 每個Secret的大小最多為1MiB，施加這一限制是為了避免用戶創(chuàng)建非常大的Secret，進(jìn)而導(dǎo)致API服務(wù)器和kubelet內(nèi)存耗盡；
四、Pod與容器
在定義Pod時可以選擇性地為每個容器設(shè)定所需要的資源數(shù)量，最常見的可設(shè)定資源是CPU和內(nèi)存大小，或者其他類型的資源，這樣有利于調(diào)度器給Pod選擇合適的節(jié)點；
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: auto-client-rs-deployment
labels:
app: auto-client
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: auto-client
template:
metadata:
labels:
app: auto-client
spec:
containers:
- name: auto-serve
image: auto-client:1.1.3
imagePullPolicy: Never
ports:
- containerPort: 8079
resources:
requests:
cpu: "250m"
memory: "128Mi"
limits:
cpu: "500m"
memory: "256Mi"注意事項
- CPU和內(nèi)存統(tǒng)稱為計算資源，計算資源的數(shù)量是可測量的，可以被請求、被分配、被消耗；
- requests為容器指定資源需求，limits為容器設(shè)置資源限制；
- 如果Pod運(yùn)行所在節(jié)點有足夠的可用資源，容器可以使用超出對應(yīng)資源request屬性所設(shè)置的資源量，但是不可以使用超出其資源limit屬性所設(shè)置的資源量；
五、參考源碼
文檔倉庫：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-java-note
腳本倉庫：
https://gitee.com/cicadasmile/butte-auto-parent
